La matérialisation de vues est une technique très utilisée dans les systèmes de gestion bases de données ainsi que dans les entrepôts de données pour améliorer les performances des requêtes. Elle permet de réduire de manière considérable le temps de réponse des requêtes en pré-calculant des requêtes coûteuses et en stockant leurs résultats. De ce fait, l'exécution de certaines requêtes nécessite seulement un accès aux vues matérialisées au lieu des données sources. En contrepartie, la matérialisation entraîne un surcoût de maintenance des vues. En effet, les vues matérialisées doivent être mises à jour lorsque les données sources changent afin de conserver la cohérence et l'intégrité des données. De plus, chaque vue matérialisée nécessite également un espace de stockage supplémentaire qui doit être pris en compte au moment de la sélection. Le problème de choisir quelles sont les vues à matérialiser de manière à réduire les coûts de traitement des requêtes étant donné certaines contraintes tel que l'espace de stockage et le coût de maintenance, est connu dans la littérature sous le nom du problème de la sélection de vues. Trouver la solution optimale satisfaisant toutes les contraintes est un problème NP-complet. Dans un contexte distribué constitué d'un ensemble de noeuds ayant des contraintes de ressources différentes (CPU, IO, capacité de l'espace de stockage, bande passante réseau, etc.), le problème de la sélection des vues est celui de choisir un ensemble de vues à matérialiser ainsi que les noeuds du réseau sur lesquels celles-ci doivent être matérialisées de manière à optimiser les coût de maintenance et de traitement des requêtes.Notre étude traite le problème de la sélection de vues dans un environnement centralisé ainsi que dans un contexte distribué. Notre objectif est de fournir une approche efficace dans ces contextes. Ainsi, nous proposons une solution basée sur la programmation par contraintes, connue pour être efficace dans la résolution des problèmes NP-complets et une méthode puissante pour la modélisation et la résolution des problèmes d'optimisation combinatoire. L'originalité de notre approche est qu'elle permet une séparation claire entre la formulation et la résolution du problème. A cet effet, le problème de la sélection de vues est modélisé comme un problème de satisfaction de contraintes de manière simple et déclarative. Puis, sa résolution est effectuée automatiquement par le solveur de contraintes. De plus, notre approche est flexible et extensible, en ce sens que nous pouvons facilement modéliser et gérer de nouvelles contraintes et mettre au point des heuristiques pour un objectif d'optimisation.Les principales contributions de cette thèse sont les suivantes. Tout d'abord, nous définissons un cadre qui permet d'avoir une meilleure compréhension des problèmes que nous abordons dans cette thèse. Nous analysons également l'état de l'art des méthodes de sélection des vues à matérialiser en en identifiant leurs points forts ainsi que leurs limites. Ensuite, nous proposons une solution utilisant la programmation par contraintes pour résoudre le problème de la sélection de vues dans un contexte centralisé. Nos résultats expérimentaux montrent notre approche fournit de bonnes performances. Elle permet en effet d'avoir le meilleur compromis entre le temps de calcul nécessaire pour la sélection des vues à matérialiser et le gain de temps de traitement des requêtes à réaliser en matérialisant ces vues. Enfin, nous étendons notre approche pour résoudre le problème de la sélection de vues à matérialiser lorsque celui-ci est étudié sous contraintes de ressources multiples dans un contexte distribué. A l'aide d'une évaluation de performances extensive, nous montrons que notre approche fournit des résultats de qualité et fiable. / View selection is important in many data-intensive systems e.g., commercial database and data warehousing systems to improve query performance. View selection can be defined as the process of selecting a set of views to be materialized in order to optimize query evaluation. To support this process, different related issues have to be considered. Whenever a data source is changed, the materialized views built on it have to be maintained in order to compute up-to-date query results. Besides the view maintenance issue, each materialized view also requires additional storage space which must be taken into account when deciding which and how many views to materialize.The problem of choosing which views to materialize that speed up incoming queries constrained by an additional storage overhead and/or maintenance costs, is known as the view selection problem. This is one of the most challenging problems in data warehousing and it is known to be a NP-complete problem. In a distributed environment, the view selection problem becomes more challenging. Indeed, it includes another issue which is to decide on which computer nodes the selected views should be materialized. The view selection problem in a distributed context is now additionally constrained by storage space capacities per computer node, maximum global maintenance costs and the communications cost between the computer nodes of the network.In this work, we deal with the view selection problem in a centralized context as well as in a distributed setting. Our goal is to provide a novel and efficient approach in these contexts. For this purpose, we designed a solution using constraint programming which is known to be efficient for the resolution of NP-complete problems and a powerful method for modeling and solving combinatorial optimization problems. The originality of our approach is that it provides a clear separation between formulation and resolution of the problem. Indeed, the view selection problem is modeled as a constraint satisfaction problem in an easy and declarative way. Then, its resolution is performed automatically by the constraint solver. Furthermore, our approach is flexible and extensible, in that it can easily model and handle new constraints and new heuristic search strategies for optimization purpose. The main contributions of this thesis are as follows. First, we define a framework that enables to have a better understanding of the problems we address in this thesis. We also analyze the state of the art in materialized view selection to review the existing methods by identifying respective potentials and limits. We then design a solution using constraint programming to address the view selection problem in a centralized context. Our performance experimentation results show that our approach has the ability to provide the best balance between the computing time to be required for finding the materialized views and the gain to be realized in query processing by materializing these views. Our approach will also guarantee to pick the optimal set of materialized views where no time limit is imposed. Finally, we extend our approach to provide a solution to the view selection problem when the latter is studied under multiple resource constraints in a distributed context. Based on our extensive performance evaluation, we show that our approach outperforms the genetic algorithm that has been designed for a distributed setting.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012MON20194 |
| Date | 15 November 2012 |
| Creators | Mami, Imene |
| Contributors | Montpellier 2, Bellahsene, Zohra, Coletta, Rémi |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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